Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Ключевые слова: automation, Dss, ELECTRON beam welding, optimization, development, автоматизация, оптимизация, разработка, системы поддержки принятия решений (СППР), электронно-лучевая сварка
Аннотация: Целью данного исследования является повышение эффективности управления процессом электронно-лучевой сварки (ЭЛС) за счет оптимизации технологических параметров. В соответствии с целью настоящей работы были поставлены следующие задачи: - изучить предметную область; - провести формализованный анализ и реорганизацию процессной модели;Показать полностью- выбрать средства реализации модельно-алгоритмического и программного обеспечения; - разработать модельно-алгоритмический аппарат прогнозирования технологических параметров процесса электронно-лучевой сварки; - разработать программу для определения технологических параметров процесса ЭЛС на основе модельно-алгоритмического аппарата прогнозирования данных технологических параметров. Разработка системы поддержки принятия технологических решений для процесса ЭЛС позволит повысить эффективность управления ЭЛС тонкостенных конструкций за счет оптимизации технологических параметров, в результате чего повысится качество свариваемых изделий и снизится количество брака. Разработка программной системы осуществлялась на языке программирования Python с применением оптимизаторов Bayes Serach CV и Random Search CV. Результаты экспериментальных исследований показали, что наиболее точной является модель Gradient Boosting Regression c использованием оптимизатора Random Search. Оценка r2 данной модели составила: 0,9291270. Наиболее эффективным оптимизатором является Bayes Search: он подобрал наилучшие параметры для семи из десяти математических моделей. The purpose of this study is to increase the efficiency of control of the process of electro-beam welding (EBW) due to optimization of technological parameters. The research objectives are to study the subject area; to conduct formalized analysis and reorganization of the process model; to select the means of implementation of model algorithmic and software; to develop a model algorithmic apparatus for forecasting technological parameters of the process of electron-beam welding; to develop a program for determination of technological parameters of EBW process on the basis of model-algorithmic apparatus of forecasting data of technological parameters. The development of a technological decision support system for the ELS process will increase the efficiency of control of EBW of thin-walled structures by optimizing the technological parameters, as a result of which the quality of welded products and the number of rejects will be increased. The software system was developed in the Python programming language using Bayes Serach CV and Random Search CV optimizers. Experimental studies have shown that the most accurate is the Gradient Boosting Regression model using the Random Search optimizer. The r2 estimate for this model was 0.9291270. The most effective optimizer is Bayes Search: he selected the best parameters for 7 out of 10 mathematical models.
Журнал: Components of Scientific and Technological Progress
Выпуск журнала: № 8
Номера страниц: 53-57
ISSN журнала: 19979347
Место издания: Paphos
Издатель: Фонд развития науки и культуры